간접 분기 명령은 현대적인 고성능 프로세서의 ILP를 제한하는 가장 심각한 장애 요인 중 하나이다. 다른 분기 명령들과는 다르게 간접 분기는 그 타켓 주소가 동적으로 다형태로 변하기 때문에 이를 예측하기 매우 어려우며, 투기적 실행 방식을 사용하는 대부분의 현대적인 고성능 프로세서에서는 예측이 잘못되는 경우에 많은 수행 사이클 지연이 일어나게 되어 프로세서의 성능이 크게 떨어지게 된다. 우리는 예측 정확도가 아주 뛰어난 새로운 개념의 간접 분기 예측 방식 즉, 간접 분기 명령과 이와 데이터 종속 관계를 가진 이 명령어 보다 훨씬 앞서 수행되는 명령어의 레지스터 내용을 결합시켜 간접 분기의 타켓을 예측해내는 방식을 제안하였다. 1K의 예측기를 사용하는 경우에 98.92%의 예측 정확도를 보이고, 8K의 크기를 사용하면 거의 완벽한 99.95%의 정확도를 보인다. 그러나 지금까지 제안된 모든 예측기가 그러하듯이 예상 타켓 주소와 함께 앨리어싱 문제를 완화시키기 위한 태그를 저장하기 위한 하드웨어 오버헤드가 크다는 단점을 안고 있다. 그러므로 본 논문에서는 예측 정확 도의 손실없이도 예측기의 하드웨어 오버헤드를 최소한으로 줄이는 방법을 제안한다. 실험 결과로써 태그 저장에 따른 하드웨어를 성능 손실 없이 약 60%를 줄일 수 있으며, 0.1%의 손실을 감수하면 약 80%까지 줄일 수 있다. 또한 부분 타켓 저장으로 인한 성능 손실 없이 타켓 주소 저장에 따른 하드웨어를 약 35% 절약할 수 있으며, 1.11%의 손실을 감수하면 약 45%까지 절약할 수 있다.
The indirect branch instruction is a most substantial obstacle in utilizing ILP of modem high performance processors. The target address of an indirect branch has the polymorphic characteristic varied dynamically, so it is very difficult to predict the accurate target address. Therefore the performance of a processor with speculative methodology is reduced significantly due to the many execution cycle delays in occurring the misprediction. We proposed the very accurate and novel indirect branch prediction scheme so called data-dependence based prediction. The predictor results in the prediction accuracy of 98.92% using 1K entries, and. 99.95% using 8K But, all of the proposed indirect predictor including our predictor has a large hardware overhead for restoring expected target addresses as well as tags for alleviating an aliasing. Hence, we propose the scheme minimizing the hardware overhead without sacrificing the prediction accuracy. Our experiment results show that the hardware is reduced about 60% without the performance loss, and about 80% sacrificing only the performance loss of 0.1% in aspect of the tag overhead. Also, in aspect of the overhead of storing target addresses, it can save the hardware about 35% without the performance loss, and about 45% sacrificing only the performance loss of 1.11%.
